Analyse d'incertitude, de risque et de probabilité

Dans cet article, nous aborderons l’analyse de l’incertitude, des risques et des probabilités.

Incertitude :

L'incertitude est une situation concernant une variable dans laquelle ni sa distribution de probabilité ni son mode d'occurrence ne sont connus. Par exemple, un oligopoliste peut être incertain en ce qui concerne les stratégies marketing de ses concurrents. L'incertitude définie de cette manière est extrêmement courante dans l'activité économique.

La fonction de l’entrepreneur est de faire face aux risques qui ne sont pas assurables et qui sont appelés incertitudes. L'incertitude survient lorsque les conditions réelles diffèrent des conditions prévues.

En dehors de nos efforts, une incertitude sera toujours présente.

Les raisons suivantes sont importantes:

(i) La première concerne les lois naturelles selon lesquelles le soleil se lève, la marée monte et les saisons changent.

(ii) La seconde concerne les forces qui travaillent autour de nous.

Sources d'incertitude:

Il y a quelques sources d'incertitude:

(1) Modèle incertain:

Nous sommes certains de certains événements mais incertains quant à leur structure. Ainsi, les précipitations sont suffisantes pour une année donnée, mais leur répartition sur différents mois ou jours est incertaine. Il y a donc un risque d'échec de la récolte en modifiant le schéma de distribution des pluies.

(2) Faits existants et plan futur:

Notre conviction de la certitude et de l’incertitude sur les événements est influencée par les faits déjà disponibles et le plan futur. Comme par exemple lors de la construction d'un barrage, nous sommes confrontés à des incertitudes concernant les entrées d'eau. Mais nous pouvons planifier nos besoins actuels en prévoyant une augmentation future. Les faits concernant les flux passés en volume et en taille réduisent considérablement les incertitudes.

(3) Biais d'intérêt personnel:

Notre expérience des événements passés est modifiée par nos sentiments personnels et nos préjugés. C'est ce qu'on appelle un parti pris d'intérêt personnel.

(4) Croyance à propos d’un événement, soit aide, soit dommage:

Il y a un sentiment maximum d'incertitude lorsque nous pensons qu'un événement peut nous nuire ou nous aider, c'est-à-dire que chacun d'entre eux est également probable.

Facteurs déterminant l'incertitude:

L'incertitude portant a été considérée comme un facteur de production.

Son prix de fourniture dépend de:

(i) le caractère de l'entrepreneur,

(ii) sur la quantité de ressources qu'il possède, et

(iii) Sur la proportion de ces ressources exposées à l'incertitude.

Théorie des préférences d'état:

Une méthode pour examiner la prise de décision en cas d'incertitude sur le résultat. Il est principalement utilisé pour analyser les décisions relatives au choix des investissements. Le modèle suppose qu'il existe plusieurs possibilités distinctes quant à la situation économique future.

Des types particuliers d’investissements produiront divers rendements connus, étant donné que l’un de ces états économiques en résulte. Il est supposé qu’il existe une forme absolument certaine d’investissement, telle que la détention d’argent à la banque à un taux d’intérêt fixe.

Cette situation peut être représentée dans un monde à deux états, en plaçant le retour donné dans l’état I sur un axe et celui donné dans l’état II sur l’autre pour toute décision éventuelle.

Les résultats de toutes les formes d'investissement possibles peuvent ensuite être représentés graphiquement, la monnaie étant représentée par un point sur la ligne des 45 °. En réunissant tous ces points, la zone ci-jointe représente tous les résultats possibles qui peuvent être atteints compte tenu de la diversification appropriée du portefeuille.

Ensuite, une série de courbes d’indifférence peut être tracée sur le graphique représentant les retours possibles dans l’état I ou II entre lesquels la personne est indifférente. Les courbes plus éloignées de l'origine représenteront un niveau d'utilité supérieur, mais leur forme et, en réalité, leur convexité dépendront de l'attitude de l'individu à l'égard du risque et de son évaluation de la probabilité que l'un ou l'autre des états en résulte .

Analyse de variance moyenne:

La prise de décisions quand il y a une incertitude dans le résultat. Il est particulièrement utilisé pour examiner comment un investisseur organisera son portefeuille. Dans ce modèle, on suppose que les déterminants du choix d'un individu sont le rendement attendu et la variabilité du rendement.

Le choix de l'individu quant à la manière dont il organisera ses investissements peut être tracé sur un graphique avec le rendement attendu sur l'axe vertical et la variance sur l'horizontale.

Par exemple, il existe généralement une solution de rechange, par exemple, la détention d’argent à un taux d’intérêt fixe. Ceci est représenté par un point sur l’axe vertical, c’est-à-dire une variance nulle. Les autres possibilités d'investissement sont également placées sur le graphique.

S'il n'y a qu'une seule autre possibilité, la ligne de démarcation entre le point de certitude et le point d'investissement donnera les possibilités entre lesquelles une personne peut choisir en diversifiant son portefeuille. Un ensemble de courbes d’indifférence peut être tracé sur le diagramme, leur forme dépendant de l’attitude de la personne face au risque. Pour une moyenne de risque normale, ils seront convexes vers le côté inférieur droit du diagramme.

Risque:

Le concept de «risque» est une situation dans laquelle la distribution de probabilité d'une variable est connue mais sa valeur réelle ne l'est pas. Le risque est un concept actuariel. Le risque peut être défini comme une incertitude de perte financière en cas d’événement malheureux.

Un risque est une incertitude de perte. Le risque est une incertitude objectivée ou un malheur mesurable. Chaque entreprise comporte des risques et la plupart des gens n'aiment pas être impliqués dans une entreprise risquée. Plus le risque est grand, plus le gain escompté doit être élevé pour les inciter à se lancer.

Types de risque:

Le risque peut être lié à des personnes ou à des propriétés et peut être classé comme suit:

1. Risque pur ou risque statique:

Le risque pur prévaut lorsqu'il existe une probabilité de perte mais aucune chance de gain. Par exemple, si l'entreprise est détruite par un incendie, le propriétaire subit une perte financière. S'il n'y a pas un tel incendie, le propriétaire ne gagne pas non plus. Les risques purs sont assurables.

2. Risque spéculatif ou risque dynamique:

Un risque spéculatif existe là où il y a même une chance de gain et de perte. Ce type de risque résulte des fluctuations des prix. Les propriétaires d’actions et d’obligations gagneront si le prix monte et perdent en cas de baisse.

3. Risques assurables:

Les risques transférables sont également appelés risques assurables. Ces risques peuvent être prédits, estimés et mesurés en termes monétaires et sont donc assurables.

Risque non assurable :

Les risques qui ne peuvent pas être calculés et assurés sont appelés risques non assurables.

Les risques non assurables sont en outre classés dans:

(a) Risque concurrentiel:

Les entreprises existantes peuvent être confrontées à de nouvelles compétitions de la part des entreprises nouvellement entrées. Les nouvelles entreprises peuvent entrer dans l'industrie à tout moment. À la suite de cette concurrence, les bénéfices des entreprises existantes chuteront.

b) Risque technique:

De nouvelles techniques de production peuvent être introduites. Les entreprises existantes pourraient ne pas être en mesure de suivre ces nouvelles techniques. En conséquence, ils peuvent subir des pertes.

c) Risque d'intervention gouvernementale:

Dans l'intérêt plus large du pays, le gouvernement peut nationaliser un certain nombre d'industries. Les entreprises de tous les secteurs peuvent être touchées. Le gouvernement peut contrôler le prix des produits.

d) Risque lié au cycle économique:

La dépression peut affecter l'industrie dans son ensemble. Une dépression dans une industrie peut également affecter les autres industries.

Mesure du risque:

La méthode de mesure du risque consiste à collecter un grand nombre de cas similaires présentant un risque, puis à diviser le nombre de fois où le risque s'est produit par le nombre de tels cas. Par exemple, s'il y a 100 unités correspondantes dans une zone donnée et que 10 unités ont été vidées au cours de cette année, le taux de risque est de 10/100 ou 10%. Une telle mesure est appelée valeur mathématique du risque.

Analyse de probabilité :

En langage ordinaire, le terme probabilité fait référence à la probabilité que survienne ou non un événement. L'utilisation du mot «chance» dans toute déclaration indique qu'il existe un élément d'incertitude. La plupart des décisions de gestion sont liées à l’incertitude. Demain n'est pas bien défini. Les gestionnaires sont tenus de formuler des hypothèses appropriées pour le «serait demain» et de fonder leurs décisions sur de telles hypothèses.

La notion d'incertitude ou de chance est si courante dans la vie de tout le monde qu'il devient difficile de la définir. Nous parlons ou nous pouvons dire, par exemple, qu'il peut pleuvoir aujourd'hui, ou que l'équipe locale gagne le match ou que le groupe a de bonnes chances de réussir dans les statistiques. Dans chacune de ces déclarations, il y a autant d'incertitude que de certitude.

Donc, de ce qui précède, il s’ensuit que la probabilité est subjective et change de personne à personne. Nous n'avons attribué aucune valeur numérique à ces déclarations. Si nous pouvions fournir une valeur numérique, les déclarations deviendraient plus précises.

La théorie des probabilités fournit une mesure numérique de l'élément d'incertitude. Il permet aux chefs d’entreprise de prendre des décisions dans des conditions d’incertitude avec un risque calculé.

Définition de probabilité:

La probabilité peut être définie comme le rapport entre la fréquence à laquelle un certain événement se produit et la fréquence totale d’une séquence d’observations suffisamment longue.

Chrystal donne la définition de probabilité comme suit: «Si, en prenant un très grand nombre N dans une série de cas dans lesquels un événement A est en cause, A se produit à plusieurs occasions, la probabilité que l'événement A soit p ”. Le mathématicien français Laplace l'a simplement définie comme suit: «La probabilité est le rapport entre le nombre de cas favorables et le nombre total de cas également probables».

Si la probabilité est notée P, alors par cette définition nous avons:

P = nombre de cas favorables / nombre total de cas également probables

Pertinence de la théorie des probabilités:

L'analyse de probabilité est utilisée pour réduire le niveau d'incertitude dans la prise de décision. Laissez-nous discuter de certaines des situations commerciales caractérisées par l’incertitude.

(i) L'investisseur individuel:

Un investisseur engagé dans l’achat et la vente d’actions essaie, dans la mesure du possible, d’optimiser sa production. Le comportement des titres en matière de prix est sujet à des incertitudes. Les incertitudes sur le prix de la sécurité sont dues à plusieurs autres facteurs.

Dans ces circonstances, les gestionnaires prennent des décisions d’affaires sur la base de leurs prévisions concernant l’avenir probable. La capacité de prendre de meilleures décisions ne doit pas nécessairement être optimale. On parle parfois de «sens des affaires», c’est-à-dire de la netteté et de la précision du jugement.

(ii) Problème d'inventaire:

L'inventaire est une liste complète des stocks de matières premières, composants, travaux en cours et produits finis détenus par une entreprise. La quantité de stock dépend de divers facteurs tels que la demande, les délais, les coûts de stockage, les coûts de commande, les coûts de pénurie, etc. Certains de ces facteurs sont connus avec certitude. Parmi d'autres facteurs, la demande et le délai d'exécution fluctuent et sont considérés comme des facteurs incertains des problèmes de stocks.

(iii) Problème d'investissement:

Cela concerne la dépense d'argent à des fins autres que la consommation pour en tirer un revenu ou pour réaliser un gain en capital à une date ultérieure. Les grandes entreprises ont recours à des analystes en investissements en vue de prévoir leurs bénéfices futurs.

Cette prévision sera liée au cours actuel de la société et au ratio qui en résulte par rapport au même ratio pour les autres sociétés du secteur et pour l'ensemble du marché. La décision doit être prise sur la base de choix, dont l'issue dépend du niveau de la demande.

(iv) Présentation d'un nouveau produit:

Lorsqu'un nouveau produit est développé par une entreprise, le problème immédiat est de décider s'il souhaite ou non introduire le produit en plus du mélange de produits existant. Le décideur peut ne pas être sûr de l'acceptabilité du produit.

L'introduction du nouveau produit est généralement finalisée sur la base d'un test de marketing. S'il obtient des résultats contradictoires, il devrait abandonner l'idée d'introduire un nouveau produit est purement basé sur l'incertitude.

(v) décisions de stockage:

Il s’agit de l’accumulation de matières premières stratégiques ou d’autres produits essentiels au bon fonctionnement de l’entreprise. L'entreprise doit faire face au problème des politiques de stock.

Dans ce contexte, des polices d’assurance spéciales couvrant le stock à risque, où des fluctuations importantes de la valeur du risque peuvent se produire tout au long de la période de la police. Par conséquent, les polices d'assurance ne conviennent pas. Pour couvrir ces risques, différentes politiques sont utilisées. Ici, l’homme d’affaires n’est pas certain de la structure de la demande, mais il doit décider à l’avance du nombre d’unités à stocker.

Concepts de base de la probabilité :

Les termes suivants sont importants pour la bonne compréhension de la probabilité:

1. Un événement:

On dit que cela peut être le résultat d'une expérience. Par exemple, la tête est un événement et la queue est un autre événement dans le lancement d'une pièce de monnaie.

2. Événement équi-probable :

Lorsque deux événements ou plus sont également probables, c'est-à-dire lorsqu'un événement a autant de chance de se produire que l'autre, il s'agit d'événements probables égaux. Ils peuvent également être appelés comme événements tout aussi probables. Par exemple, lorsque nous jetons une pièce de monnaie, nous pouvons avoir la tête ou la queue. Les deux événements ont des chances égales ou ont 50% de chance chacun.

3. Événements indépendants :

Deux événements sont dits indépendants si l'occurrence de l'un n'est pas ou est affectée par l'occurrence de l'autre. Lorsque deux pièces sont lancées, le résultat du premier tirage n’affecte pas le deuxième tirage et n’est pas affecté par celui-ci. De tels événements sont appelés événements indépendants.

Événements dépendants :

Deux événements A et B sont dits dépendants si l'occurrence de A affecte ou est affectée par l'occurrence de l'autre. Par exemple, dans un paquet de chacun, il y a 52 cartes. Supposons qu'une carte soit retirée, la probabilité qu'il s'agisse d'un roi est de 4/52 ou de 1/13. Supposons qu'une carte ne soit pas remplacée, la probabilité d'un autre roi est de 3/51 ou 1/17.

5. Événements mutuellement exclusifs :

Par événements mutuellement exclusifs, nous entendons que la survenance de l’une empêche ou empêche la survenue de l’autre. Ainsi, si nous lançons un dé et que nous voyons 4, l’événement d’obtenir 4 exclut l’événement de lancer 1, 2, 3, 4, 5, 6. Par conséquent, le fait de lancer 1, 2, 3, 4, 5, 6 en lançant un dé s’excluent mutuellement. En d'autres termes, tous les événements simples s'excluent mutuellement.

6. Événements collectivement exhaustifs :

Les événements sont également collectivement exhaustifs dans la mesure où ils constituent l’ensemble des événements possibles (appelé espace exemple). Ainsi, un ensemble d'événements A 1, A 2 ……………. A n s’exclut mutuellement de A 1 OA 1 = Ø (pour tout i ≠ j) et recueille exhaustivement E (l’ensemble complet) = A 1 OA 2 OA 3 O ………………. OA n .

7. Simple événement :

En cas d'événement simple, nous considérons la probabilité d'occurrence ou de non occurrence d'un événement simple. Par exemple, en lançant un dé, la chance d'obtenir 3 est un événement simple.

8. Épreuve composée:

Lorsque deux événements ou plus se produisent conjointement, leur occurrence simultanée est appelée événement composé. En langage simple, la chance d'obtenir un nombre impair est un événement composé.

9. Expérience aléatoire:

C'est une expérience qui, si elle est répétée dans des conditions homogènes, ne donne pas le même résultat. Le résultat peut être l'un des différents résultats possibles. Ici le résultat n'est pas unique. La réalisation d'une expérience aléatoire s'appelle un essai et le résultat d'un événement.

Permutations et Combinaisons:

La permutation et la combinaison sont des dispositifs statistiques utilisés dans le comptage de choses. Il devient plus difficile de compter si le nombre de façons d’organiser un ensemble d’articles doit être déterminé. En bref, le mot permutation désigne les arrangements et le mot combinaison désigne les groupes.

Par exemple, un propriétaire d'usine qui a reçu trois nouvelles machines A, B et C peut organiser celles-ci de 6 manières comme suit:

ABC, ACB, ACB, BCA, CAB, CBA.

On peut noter que chaque arrangement est composé de trois éléments et aucun élément n'apparaît deux fois. Tous les trois éléments sont distinguables.

La combinaison est une sélection d'objets considérés indépendamment de leur disposition. Le nombre de combinaisons d'objets tous différents est totalement différent du nombre de leurs permutations. Ainsi, une sélection sans égard à l'ordre s'appelle la combinaison. Le nombre de combinaisons de r objets de n objets est noté nCr et donné par;

nCr = n! / r (nr)!

On peut observer que nC n = 1 et nC 0 = 1. On utilise également le symbole (n / r) et Cn r pour désigner la combinaison de n éléments pris r à la fois.

Types de probabilités:

Il existe deux types de probabilité distincts.

Elles sont:

1. Probabilité d'avril:

Nous pouvons envisager de lancer une pièce de monnaie. Il peut tomber la tête en haut ou la queue en haut. Par conséquent, il n'y a que 2 façons possibles (tête ou queue) dont l'une est sûre de se produire. Nous pouvons en conclure que la probabilité d'une tête est de 1/2 et celle de la queue de 1/2.

Nous sommes arrivés à cette conclusion uniquement par un raisonnement ou par une considération théorique. Le raisonnement utilisé ici est purement déductif et nous appelons la probabilité «aprion», ce qui signifie qu'elle est déterminée avant l'événement. On l'appelle autrement probabilité mathématique.

2. Probabilité aposterion:

Sous la probabilité aposterion, la probabilité est déterminée après que le résultat de l'expérience est connu. Par exemple, sur 500 enfants admis avec des symptômes de fièvre virale dans un hôpital gouvernemental, combien d'entre eux survivent et combien meurent?

La réponse à cette question ou à la probabilité de succès ne peut être déterminée qu'après avoir traité les 500 cas et estimé le succès de l'essai. Le raisonnement utilisé ici est inductif et la probabilité est connue sous le nom de «aposterion», c'est-à-dire qu'elle est déterminée uniquement après que l'événement s'est produit ou après que le résultat de l'essai a été connu.

 

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